本論文では、PAT（Pragmatic Auto-Translator）を紹介する。これはRAGベースのシステムであり、大規模言語モデルを文脈ごとの翻訳から、文書全体およびコーパスに依存した生成へと移行させることを目的としている。このシステムは、ユーザーが設定した仕様と、米語英語およびラテンアメリカスペイン語の本格的な長文テキストからなる類似コーパスからのコンテキストを組み合わせ、取得された段落・セクション・文書レベルの例をLLMに渡す。

  • PATは、翻訳を情報化するために、米語英語およびラテンアメリカスペイン語のコーパスから段落・セクション・文書レベルの例を取得する。
  • このシステムは、スペイン語の discourse organization（談話構成）、修辞スタイル、および実用的規範に合わせて再構成された草案翻訳の生成を目指している。
  • 生成AIに関するエッセイの6つの自動翻訳の評価には、2人の訓練された評価者によって評価されたカスタマイズされたMQM分類法が使用された。
  • 結果は、仕様とコーパスに依存したプロンプトが大幅な再構成を可能にしたものの、必ずしも品質の向上につながったわけではないことを示している。

著者らは、LLMを文脈ごとのパラダイムから離れ、再構成へと移行させることができるが、それらの再構成の有効性を高めるためにはさらなる研究が必要であると結論付けている。